DATA_ANALYSIS_ML Telegram 3595
🩺 Google выпустила MedGemma — открытые модели ИИ для медицины

На Hugging Face вышла коллекция MedGemma, созданная Google на базе Gemma 3 специально для медицинских задач. Это мощные модели, способные анализировать как текст, так и медицинские изображения — от рентгена до дерматологии.

📦 В коллекции:
medgemma-4b-it — мультимодальная модель (текст + изображения)
medgemma-4b-pt — предварительно обученная версия
medgemma-27b-text-it — огромная текстовая модель для клинической документации

🔍 Что умеют:
Обнаружение патологий на рентген-снимках
Ответы на медицинские вопросы (VQA)
Генерация медицинских отчётов
Обработка клинических заметок, триажа, историй болезни

📊 Бенчмарки:
• CheXpert F1 (Top‑5): 48.1 vs 31.2 у базовой
• DermMCQA точность: 71.8%
• VQA‑Rad F1: 49.9

🧪 Пример использования:

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-text-to-text", model="google/medgemma-4b-it")


🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/google/medgemma-release-680aade845f90bec6a3f60c4

📝 Лицензия: Apache 2.0 (с медицинским соглашением)

#MedGemma #GoogleAI #Gemma3 #HealthcareAI #RadiologyAI #MedicalAI #OpenSourceAI #HuggingFace
👍2214🔥6



tgoop.com/data_analysis_ml/3595
Create:
Last Update:

🩺 Google выпустила MedGemma — открытые модели ИИ для медицины

На Hugging Face вышла коллекция MedGemma, созданная Google на базе Gemma 3 специально для медицинских задач. Это мощные модели, способные анализировать как текст, так и медицинские изображения — от рентгена до дерматологии.

📦 В коллекции:
medgemma-4b-it — мультимодальная модель (текст + изображения)
medgemma-4b-pt — предварительно обученная версия
medgemma-27b-text-it — огромная текстовая модель для клинической документации

🔍 Что умеют:
Обнаружение патологий на рентген-снимках
Ответы на медицинские вопросы (VQA)
Генерация медицинских отчётов
Обработка клинических заметок, триажа, историй болезни

📊 Бенчмарки:
• CheXpert F1 (Top‑5): 48.1 vs 31.2 у базовой
• DermMCQA точность: 71.8%
• VQA‑Rad F1: 49.9

🧪 Пример использования:

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-text-to-text", model="google/medgemma-4b-it")


🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/google/medgemma-release-680aade845f90bec6a3f60c4

📝 Лицензия: Apache 2.0 (с медицинским соглашением)

#MedGemma #GoogleAI #Gemma3 #HealthcareAI #RadiologyAI #MedicalAI #OpenSourceAI #HuggingFace

BY Анализ данных (Data analysis)





Share with your friend now:
tgoop.com/data_analysis_ml/3595

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place. With the sharp downturn in the crypto market, yelling has become a coping mechanism for many crypto traders. This screaming therapy became popular after the surge of Goblintown Ethereum NFTs at the end of May or early June. Here, holders made incoherent groaning sounds in late-night Twitter spaces. They also role-played as urine-loving Goblin creatures. To edit your name or bio, click the Menu icon and select “Manage Channel.” Developing social channels based on exchanging a single message isn’t exactly new, of course. Back in 2014, the “Yo” app was launched with the sole purpose of enabling users to send each other the greeting “Yo.” More>>
from us


Telegram Анализ данных (Data analysis)
FROM American